Question

我有一个固定的时间序列频率date，我希望比较Pandas DataFrame中的数据频率。

因此，例如，我获得了一个带有pd.infer_freq(df['date'])列的DataFrame，我可以使用'H'来推断其时间频率，'M'会返回，例如{{1}}。那很棒！我现在可以说'H'（每小时）比'MS'（月开始）更频繁。但鉴于我不知道DataFrame总是有多少频率（我只提供'H'作为例子），我如何将它与我的固定时间频率（'MS'）进行比较？

我尝试将all possible time frequencies按频率顺序放入列表/元组中，然后将列表中的“MS”索引与列表中推断频率的索引进行比较。但是这很容易出错，因为如果DataFrame有一个{{1}}（月末）频率，而在我的列表中'M'出现在'MS'之前，则可以得出结论M的频率低于MS，这显然是假的，因为两者是相等的频率。

Pandas甚至有办法进行时间频率比较吗？

谢谢

Answer 1

您可以创建一个字典，将所有可能的时间频率映射到一个数字，其中较小的数字表示它的频率较高。这允许您将相同的频率映射到不同的描述到相同的数字。然后只需创建一个比较函数

dct = {'N': 0, 'U': 1, 'us': 1, 'L': 2, 'ms': 2}

然后你可以用它来映射输出以进行比较。

dct['us'] < dct['U']
#False

dct['us'] = dct['U']
#True

如何比较熊猫的时间频率？

1 个答案: